現(xiàn)代優(yōu)化算法

●第1章緒論
1.1現(xiàn)代優(yōu)化算法的產(chǎn)生與發(fā)展
1.2傳統(tǒng)優(yōu)化方法的基本步驟及其局限性
1.3現(xiàn)代優(yōu)化算法的產(chǎn)生與發(fā)展
1.4怎樣學(xué)習(xí)研究現(xiàn)代優(yōu)化算法
1.5問題與思考
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第2章算法基礎(chǔ)
2.1很優(yōu)化問題
2.1.1無約束優(yōu)化
2.1.2約束優(yōu)化
2.1.3組合優(yōu)化
2.2爬山算法
2.3鄰域及局部搜索
2.4算法的智能性
2.4.1自適應(yīng)
2.4.2隨機(jī)性
2.4.3交流
2.4.4反饋
2.4.5探索與開發(fā)
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第3章禁忌搜索算法
3.1導(dǎo)言
3.2算法的構(gòu)成要素
3.2.1編碼方法
3.2.2適值函數(shù)的構(gòu)造
3.2.3初始解的獲得
3.2.4移動(dòng)與鄰域移動(dòng)
3.2.5禁忌表
3.2.6選擇策略
3.2.7渴望水平
3.2.8停止準(zhǔn)則
3.3算法流程與算例
3.3.1基本步驟
3.3.2流程圖
3.3.3一個(gè)簡(jiǎn)單的例子
3.4中期表與長(zhǎng)期表
3.4.1中期表
3.4.2長(zhǎng)期表
3.5算法性能的改進(jìn)
3.5.1并行禁忌搜索算法
3.5.2主動(dòng)禁忌搜索算法
3.5.3其他改進(jìn)方法
3.6禁忌搜索算法的應(yīng)用
3.6.1應(yīng)用于實(shí)優(yōu)化問題
3.6.2電子超市網(wǎng)站鏈接設(shè)計(jì)中的應(yīng)用
3.6.3多盤剎車設(shè)計(jì)中的應(yīng)用
3.6.4軍事空運(yùn)裝載問題中的應(yīng)用
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第4章模擬退火算法
4.1導(dǎo)言
4.1.1熱力學(xué)中的退火過程
4.1.2退火與模擬退火
4.2退火過程的數(shù)學(xué)描述和玻耳茲曼方程
4.3模擬退火算法的構(gòu)造及流程
4.3.1算法的要素構(gòu)成
4.3.2算法的計(jì)算步驟和流程圖
4.3.3一個(gè)簡(jiǎn)單的算例
4.4算法的收斂性分析
4.4.1馬爾可夫過程
4.4.2SA的收斂性分析
4.5應(yīng)用案例
4.5.1成組技術(shù)中加工中心的組成問題
4.5.2準(zhǔn)時(shí)化生產(chǎn)計(jì)劃問題
4.5.3陸航兵力投送很優(yōu)路徑問題
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第5章遺傳算法
5.1生物的遺傳和進(jìn)化
5.2遺傳算法的基本原理
5.2.1基本思想
5.2.2遺傳算法的基本流程
5.2.3遺傳算法的基本要素
5.2.4計(jì)算舉例
5.3遺傳算法參數(shù)分析
5.3.1種群規(guī)模
5.3.2交叉概率
5.3.3變異概率
5.3.4終止代數(shù)
5.4遺傳算法應(yīng)用實(shí)例
5.4.1背包問題
5.4.2最小生成樹問題
5.4.3二次指派問題
5.4.4定向越野問題
5.5改進(jìn)與變形
5.5.1模因算法
5.5.2隨機(jī)鍵遺傳算法
5.5.3二倍體遺傳算法
5.5.4多種群遺傳算法
5.5.5自適應(yīng)遺傳算法
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第6章蟻群算法
6.1導(dǎo)言
6.1.1蟻群覓食的特征
6.1.2人工螞蟻與真實(shí)螞蟻的異同
6.1.3蟻群算法的研究進(jìn)展
6.2基本蟻群算法
6.2.1基本蟻群算法的原理
6.2.2基本蟻群算法的數(shù)學(xué)模型
6.2.3基本蟻群算法的具體實(shí)現(xiàn)
6.2.4基本蟻群算法的復(fù)雜度分析
6.2.5參數(shù)選擇對(duì)蟻群算性能的影響
6.3改進(jìn)的蟻群算法
6.3.1蟻群算法的收斂性研究
6.3.2離散域蟻群算法的改進(jìn)研究
6.3.3連續(xù)域蟻群算法的改進(jìn)研究
6.4蟻群算法與其他仿生優(yōu)化算法的比較與融合
6.4.1蟻群算法與其他仿生優(yōu)化算法的比較
6.4.2蟻群算法與遺傳算法的融合
6.5蟻群算法的典型應(yīng)用
6.5.1軍事物流車輛路徑問題
6.5.2無人機(jī)集群路徑規(guī)劃
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第7章粒子群優(yōu)化算法
7.1導(dǎo)言
7.2基本原理
7.2.1基本粒子群優(yōu)化算法
7.2.2標(biāo)準(zhǔn)粒子群優(yōu)化算法
7.2.3算法構(gòu)成要素
7.2.4計(jì)算舉例
7.3粒子群優(yōu)化的改進(jìn)與變形
7.3.1慣性權(quán)重
7.3.2鄰域拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)
7.3.3學(xué)習(xí)因子
7.3.4帶有收縮因子的粒子群優(yōu)化算法
7.3.5離散版本的粒子群優(yōu)化算法
7.3.6基于遺傳策略和梯度信息的幾種改進(jìn)算法
7.3.7約束的處理
7.3.8多目標(biāo)的處理
7.4應(yīng)用實(shí)例
7.4.1火力分配問題
7.4.2戰(zhàn)術(shù)訓(xùn)練空域規(guī)劃問題
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第8章現(xiàn)代優(yōu)化算法總結(jié)及發(fā)展趨勢(shì)
8.1一些實(shí)際的建議
8.1.1學(xué)會(huì)查錯(cuò)
8.1.2充分認(rèn)識(shí)算法的隨機(jī)性
8.1.3小變化可能會(huì)有大影響
8.1.4大變化可能只有小影響
8.1.5中間過程包含很多信息
8.1.6鼓勵(lì)多樣性
8.1.7利用問題的信息
8.1.8經(jīng)常保存結(jié)果
8.1.9理解統(tǒng)計(jì)顯著性
8.1.10善于寫作
8.1.11強(qiáng)調(diào)理論
8.1.12強(qiáng)調(diào)實(shí)踐
8.1.13“沒有免費(fèi)午餐”定理
8.2算法集成技術(shù)
8.2.1單一優(yōu)化算法的不足
8.2.2算法集成技術(shù)
8.2.3算法集成實(shí)例：遺傳算法與模擬退火算法集成
8.3算法并行化技術(shù)
8.3.1基本思想
8.3.2遺傳算法的并行化策略
8.4機(jī)器學(xué)習(xí)
8.4.1機(jī)器學(xué)習(xí)概覽
8.4.2機(jī)器學(xué)習(xí)與現(xiàn)代優(yōu)化算法
參考文獻(xiàn)